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2024-11-09 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
72.5%
Match nul
17.1%
Extérieur (M'gladbach)
10.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.6%
L2M (No)
39.4%
Over 2.5
72.3%
Under 2.5
27.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.4%
DNB Extérieur
12.6%
Double Chance 1X
89.6%
Double Chance 12
82.9%
Double Chance X2
27.5%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.9%
2 - 0
8.8%
3 - 1
8.1%
3 - 0
8.0%
1 - 1
7.6%
Score réel 0-0 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (RB Leipzig) | 72.5% | 58.5% | +13.9 pt |
| Match nul | 17.1% | 21.9% | -4.7 pt |
| Extérieur (M'gladbach) | 10.4% | 19.6% | -9.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 72.3% | 66.4% | +5.8 pt |
| Under 2.5 | 27.7% | 33.6% | -5.8 pt |
Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.
Performance modèle sur ce match
- Proba modèle au résultat réel
- 17.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.2224 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7638 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)
Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).
Méthode & sources
- Modèle
- dc-baseline-v1
- xi (pondération)
- 0.002500
- Source données
- football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
- Train
- 4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011